Simulación de un sistema de emergencias: caso E.S.E. Hospital San Rafael

Gloria Grimaldo-León, Julián Silva-Rodríguez, Mónica Espitia-García, Natalí Pan-Chaparro

Resumen


Este articulo presenta los resultados de una investigación sobre el proceso de prestación de servicio de emergencias del Hospital San Rafael (Tunja, Boyacá), específicamente para procedimientos mínimos o menores, donde habitualmente se presentan solicitudes de atención de usuarios que exceden la capacidad asistencial y generan demoras para el acceso al servicio. Por lo anterior, se utilizó una simulación del entorno real mediante el software Flexsim, para encontrar una opción de mejora del servicio. Inicialmente se realizó un diagnóstico del sistema, para luego hacer una medición del trabajo con el fin de crear tres escenarios posibles de operación de los recursos humanos y físicos en la prestación del servicio. Mediante la evaluación de las alternativas de mejora se planteó el objetivo de encontrar una configuración factible que proporcione el menor tiempo de atención al paciente que requiere procedimientos mínimos o menores. Con el modelo propuesto se obtuvo una mejora del 18,7% en el tiempo de espera de usuarios, lo cual apoya la toma de decisiones de las directivas del hospital y genera un beneficio para los usuarios.


Palabras clave


simulación, simulación de eventos discretos, sistemas de salud, software Flexsim

Texto completo:

PDF

Referencias


Aebersold, M. y Titler, M. G. (2014). A Simulation Model for Improving Learner and Health Outcomes. Nursing Clinics of North America, (3), 431-439.

Arcila, A. M. (2010, 25 de enero). Baja capacidad hospitalaria. El colombiano. Recuperado de http://www.elcolombiano.com/BancoConocimiento/B/baja_capacidad_hospitalaria/baja_capacidad_hospitalaria

Azcarate, C., Eraso, M. L. y Gafaro, A. (2006). La investigación operativa en las Ciencias de la Salud: .reconocemos estas técnicas en la literatura actual? Anales del Sistema Sanitario de Navarra, 29(3), 387-397.

Blanco, L. E. y Fajardo, I. (2006). Simulación con Promodel casos de producción y logística. Bogota: Escuela Columbiana de Ingenieros.

Brailsford, S. C., Harper, P. R. y Sykes, J. (2012). Incorporating human behaviour in simulation models of screening for breast cancer. European Journal of Operational Research, 219(3), 491-507.

Cheang, B., Li, H., Lim, A. y Rodrigues, B. (2003). Nurse Rostering problems: a bibliographic survey. European Journal of Operational Research, 151(3), 447-460.

Chemweno, P., Thijs, V., Pintelon, L. y Van Horenbeek, A. (2014). Discrete event simulation case study: diagnostic path for stroke patients in a stroke unit. Simulation Modelling Practice and Theory, 48, 45-57. Corporación Fondo de Prevención Vial (2012).Estadísticas de accidentalidad. Recuperado de www.fpv.org.co/investigacion/estadisticas

Gul, M. y Guneri, A. F. (2015). A comprehensive review of emergency department simulation applications for normal and disaster conditions. Computers & Industrial Engineering, 83, 327-344.

Holm, L. B. y Dahl, F. A. (2009). Simulating the effect of physician triage in the emergency department of Akershus University Hospital. In Winter Simulation Conference (pp. 1896-1905). Winter Simulation Conference.

Jun, J. B., Jacobson, S. H. y Swisher, J. R. (1999). Application of discrete-event simulation in health care clinics: a survey. Journal of the Operational Research Society, 50(2), 109-123.

Law, A. M., Kelton, W. D. y Kelton, W. D. (1991). Simulation modeling and analysis (vol. 2). Nueva York: McGraw-Hill.

Lin, C. H., Kao, C. Y. y Huang, C. Y. (2012). Managing emergency department overcrowding via ambulance diversion: A discrete event simulation model. Journal of the Formosan Medical Association, 114, 64-71

Lim, M. E., Worster, A., Goeree, R. y Tarride, J. E. (2012). PRM28 physicians as pseudo-agents in a hospital emergency department discrete event simulation. Value in Health, 15(4), A163.

Mielczarek, B. (2014). Simulation modelling for contracting hospital emergency services at the regional level. European Journal of Operational Research, 235(1), 287-299.

Paul, J. A. y Lin, L. (2012). Models for improving patient throughput and waiting at hospital emergency departments. The Journal of Emergency Medicine, 43(6), 1119-1126.

Ramis, F. J., Baesler, F., Berho, E., Neriz, L. y Sepulveda, J. A. (2008). A simulator to improve waiting times at a medical imaging center. Simulation Conference, 2008. WSC 2008. Winter (pp. 1572-1577). IEEE.

Ruohonen, T., Neittaanmaki, P. y Teittinen, J. (2006). Simulation model for improving the operation of the emergency department of special health care. Simulation Conference, 2006. WSC 06. Proceedings of the Winter (pp. 453-458). IEEE.

Sánchez, C. A. (2012). Informe ejecutivo de gestión 2008-2011 (informe inédito). Tunja: E.S.E. Hospital San Rafael de Tunja.

Shi, J., Peng, Y. y Erdem, E. (2014). Simulation analysis on patient visit efficiency of a typical VA primary care clinic with complex characteristics. Simulation Modelling Practice and Theory, 47, 165-181.


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.




Revista indexada e indizada en:
 DOAJ
  

 

Licencia de Creative CommonsIngenio Magno de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno esta bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 License.